cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Oman Somantri
Contact Email
ejournal.jict@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
ejournal.jict@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota cirebon,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal ICT : Information Communication & Technology
Published by STMIK IKMI Cirebon
ISSN : 23020261     EISSN : 23033363     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal ICT : Information Communication & Technology (JICT) (p-ISSN: 2302-0261, e-ISSN: 2303-3363 ) is a scientific journal and open access journal published by Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) of STMIK IKMI Cirebon, Indonesia. Jurnal JICT covers the field of Informatics, Computer Science, Information Technology and Communication. It was firstly published in 2012 for a printed version. The aims of Jurnal JICT are to disseminate research results and to improve the productivity of scientific publications. Jurnal JICT is published two times a year (July and December).
Arjuna Subject : -
Articles 268 Documents
 23   24   25   26   27 
Pengujian Fungsionalitas Dashboard Admin Nemo.Ai Menggunakan Black Box Testing Equivalence Partitioning Nurlaeli, Siti; Rachma Aitika Andewa, Mutiara; Butarbutar, Cahaya Elisabet; Stefanny, Arlyn; Odyardy, Blessanable Maqdaylene Theophilia; Nasir, Muhammad; Indriasari, Sofiyanti
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v25i2.325

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji fungsionalitas sistem informasi dashboard manajemen data ikan pada aplikasi Nemo.Ai menggunakan metode Black Box Testing dengan teknik Equivalence Partitioning. Sistem ini dikembangkan untuk membantu pengelola dalam mengelola data ikan dan penyakit ikan secara digital agar prosesnya lebih efisien dan terorganisir. Website terdiri atas beberapa halaman utama, yaitu Dashboard, Ensiklopedia, dan Penyakit, yang masing-masing memiliki fungsi CRUD (Create, Read, Update, Delete) untuk mendukung pengelolaan data secara interaktif. Pengujian dilakukan dengan memverifikasi kesesuaian antara input dan output berdasarkan kelas ekuivalensi tanpa menganalisis kode sumber. Hasil pengujian menunjukkan sebagian besar fungsi berjalan sesuai spesifikasi, meskipun terdapat beberapa ketidaksesuaian pada validasi unggahan gambar dan input numerik. Secara keseluruhan, tingkat keberhasilan pengujian mencapai 77%, menunjukkan bahwa sistem telah berfungsi dengan baik dan layak digunakan, dengan kebutuhan peningkatan pada mekanisme validasi untuk hasil yang lebih optimal.
Sistem Informasi Bank Sampah Berbasis Web Untuk Meningkatkan Pengelolaan Sampah di Kelurahan Padasuka Susi Susilawati; Aelani, Khoirida; Uro Abdurohim
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v25i2.326

Abstract

Abstrak- Perkembangan teknologi informasi mendorong transformasi digital di berbagai sektor, termasuk pengelolaan sampah melalui bank sampah. Di Kelurahan Padigital di berbagai sektor, termasuk pengelolaan sampah melalui bank sampah. Di Kelurahan Padasuka, proses pengelolaan masih dilakukan secara manual menggunakan pencatatan tertulis, sehingga menimbulkan masalah ketidakakuratan data, kesulitan monitoring, dan rendahnya transparansi bagi nasabah. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan sistem informasi bank sampah berbasis web untuk meningkatkan akurasi operasional dan partisipasi masyarakat. Metode pengembangan yang digunakan adalah prototyping, yang memungkinkan keterlibatan pengguna secara langsung dalam proses evaluasi dan penyempurnaan sistem. Fitur utama sistem mencakup manajemen data nasabah, pencatatan transaksi, penjadwalan dan pengajuan penjemputan, serta pelaporan digital. Pengujian dilakukan dengan metode Black Box terhadap tiga peran pengguna, yaitu Super Admin (petugas kelurahan), Admin RW, dan Nasabah. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna tanpa kendala berarti. Dengan demikian, sistem informasi ini dapat meningkatkan efisiensi operasional, memperkuat transparansi, serta mendukung partisipasi masyarakat dalam pengelolaan sampah anorganik.
Fire Detection Berbasis Computer Vision Menggunakan YOLOv8 Secara Real-Time Sukmosuwarno, Rizq Muhammad; Islam, Muhammad Faris Fadhil; Rahman, Raden Muhammad Raditya; Mindara, Gema Parasti; Giri, Endang Purnama
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v25i2.330

Abstract

This study presents the development of a fire detection system using image processing techniques based on the YOLOv8 object detection algorithm to achieve fast, accurate, and real-time performance. A dataset of fire images with various visual characteristics was preprocessed, converted into YOLO annotation format, and used to train the model for 30 epochs. Evaluation results demonstrate that the YOLOv8 model performs effectively, achieving an mAP50 of 0.646, a precision of 0.889, and an inference speed of 282.5 ms per frame. The system is integrated with OpenCV to process webcam input and display bounding boxes and confidence scores in real time. The implementation confirms that YOLOv8 is a reliable solution for early fire detection, offering faster and more adaptive responses compared to conventional sensor-based methods. This approach can be applied to modern safety monitoring systems to enhance fire prevention efforts.
Implementasi Sistem Informasi Pengisian Rencana Studi Terintegrasi Data Nilai Mahasiswa Di Politeknik Piksi Ganesha Naufal Muhammad Hisyam Alfikri
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v25i2.335

Abstract

The development of information technology has encouraged higher education institutions to provide academic services that are effective, transparent, and integrated. One academic process that is still largely carried out manually is the submission and approval of course selections, which often leads to delays, recording errors, and a lack of integrated information between students, academic advisors (PA), and the academic administration. This study aims to develop a Study Data Form feature based on the Grade Information System as a digital solution to automate the course submission and approval process within a centralized platform. The research uses a descriptive qualitative method through observations and interviews as the basis for needs analysis. The development method employed is the Waterfall model, which consists of analysis, design, implementation, testing, and maintenance stages. The system is designed using Flowcharts, Data Flow Diagrams (DFD), and Entity Relationship Diagrams (ERD), and implemented using the Laravel 12 framework based on the Model-View-Controller architecture. Black Box Testing is used to ensure that the system functions according to user needs. The results show that the system is capable of facilitating digital course submissions, automatically validating prerequisite grades, accelerating the approval process by academic advisors and academic administration, and improving administrative efficiency, data accuracy, and process transparency compared to previous manual methods.
Dari Sintaksis ke Pemahaman : Natural Language Processing (NLP) dalam Filsafat Ilmu Komputer Silitonga, Parasian D.P; Mahyuddin K. M. Nasution
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v25i2.336

Abstract

Perkembangan Natural Language Processing (NLP) sebagai cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) telah membuka ruang baru dalam pemahaman hubungan antara bahasa, pengetahuan, dan pemikiran komputasional. Penelitian ini bertujuan untuk meninjau NLP dari perspektif filsafat ilmu komputer, dengan menekankan keterkaitan antara aspek ontologis, epistemologis, dan filsafat bahasa dalam pembentukan sistem NLP. Dari sisi filsafat bahasa, pendekatan NLP berupaya menghubungkan simbol linguistik dengan realitas kognitif, sementara dari sisi filsafat ilmu komputer, NLP mencerminkan epistemologi komputasional yang berusaha memahami bagaimana mesin dapat mengetahui dan memahami melalui algoritma pembelajaran. Hasil kajian ini menunjukkan bahwa pengembangan NLP modern, seperti Word2Vec, GloVe, dan BERT, secara implisit mengandung dimensi filosofis tentang makna, representasi, dan pemahaman. Oleh karena itu, integrasi antara filsafat bahasa dan filsafat ilmu komputer menjadi penting untuk memastikan bahwa arah perkembangan kecerdasan buatan tetap berpijak pada pemahaman etis dan ontologis tentang makna dan pengetahuan manusia
Strategi Visual Berbasis AISAS untuk Meningkatkan Kesadaran Merek Collagena di Instagram Panjie Hafiz Indaputra
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v25i2.338

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah merevolusi komunikasi pemasaran dan menjadikan media sosial khususnya Instagram sebagai saluran utama bagi merek untuk membangun identitas menjangkau konsumen serta memengaruhi perilaku pembelian melalui pendekatan visual dan interaktif. Collagena hadir sebagai produk susu steril dengan kandungan 1000 mg kolagen yang diposisikan sebagai solusi gaya hidup sehat sekaligus perawatan diri. Tantangan komunikasi merek masih terlihat dalam bentuk ketidakkonsistenan visual bias representasi gender serta lemahnya integrasi antara kampanye offline dan konten digital. Kondisi ini menyebabkan kesadaran merek belum terbentuk secara optimal di benak konsumen digital. Penelitian ini bertujuan merancang strategi komunikasi pemasaran digital untuk meningkatkan kesadaran merek Collagena melalui Instagram dengan menggunakan model AISAS yaitu Attention Interest Search Action Share dan kerangka SOSTAC yaitu Situation Objective Strategy Tactics Action Control. Metode penelitian menggabungkan observasi konten dengan wawancara semi terstruktur terhadap pengikut akun resmi Collagena Id. Hasil analisis menghasilkan rancangan dummy konten yang menekankan konsistensi visual narasi edukatif dan representasi inklusif. Temuan menunjukkan bahwa strategi komunikasi terstruktur dan berbasis data mampu memperkuat identitas merek meningkatkan keterlibatan audiens serta membangun koneksi emosional yang lebih mendalam. Rekomendasi praktis meliputi penerapan siklus editorial tematik kolaborasi dengan micro influencer serta pengembangan sistem pemantauan berbasis data untuk mendukung optimasi berkelanjutan.
Analisis Perbandingan Algoritma BM25 dan TF-IDF untuk Temu Kembali Metadata Jurnal Indonesia pada Temujurnal.com Syarif, Muhamad; Sa’adah, Rabiatus; M Rafi Ardana Listi; Ravi Manisha
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v25i2.339

Abstract

Peningkatan volume publikasi ilmiah di Indonesia melalui sistem jurnal elektronik menuntut adanya mekanisme pencarian yang efisien bagi para peneliti. Temujurnal.com merupakan platform agregator yang mengelola kumpulan jurnal nasional, Temujurnal memiliki fitur pencarian dan kategori mencakup variabel tekstual seperti nama, singkatan, penerbit, dan deskripsi, serta filter seperti peringkat Sinta, periode terbit dan biaya publikasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan performa antara algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Best Matching 25 (BM25) dalam sistem temu kembali informasi jurnal Indonesia. Metodologi yang digunakan mencakup tahap pra-pemrosesan teks menggunakan algoritma Stemming dan penerapan logika Hybrid Retrieval. Pengujian dilakukan terhadap 100 metadata jurnal dengan 20 kueri uji yang diukur melalui metrik Precision, Recall, F1-Score, dan Mean Average Precision (MAP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BM25 mengungguli TF-IDF dengan perolehan nilai MAP sebesar 0,74 berbanding 0,59. BM25 mencapai nilai Precision sebesar 0,78, menunjukkan stabilitas yang lebih baik dalam menangani variasi panjang metadata melalui parameter normalisasi b=0,75 dan saturasi k1=1,2. Penelitian ini merekomendasikan implementasi BM25 pada platform Temujurnal untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi penemuan literatur ilmiah nasional.
Tren NLP dalam Analisis Sentimen Media Sosial: Tinjauan Sistematis dan Bibliometrik Tri Wahyudi; Purwati, Nani; Hasan, Noor; Budi Sulistyo, Gunawan
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v25i2.341

Abstract

Penelitian ini menyajikan Systematic Literature Review (SLR) mengenai penerapan Natural Language Processing (NLP) untuk analisis sentimen pada media sosial dalam periode 2020 hingga 2025. Sebanyak 400 artikel awal diperoleh dari berbagai database bereputasi, termasuk IEEE Xplore, Scopus, SpringerLink, ACM Digital Library, ScienceDirect, dan Google Scholar. Setelah dilakukan filtrasi berdasarkan kriteria inklusi, eksklusi, serta quality assessment, sebanyak 201 artikel dinyatakan relevan untuk dianalisis lebih lanjut. Proses SLR mengikuti pedoman Kitchenham yang terdiri atas tiga fase, yaitu planning, conducting, dan reporting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tren publikasi meningkat signifikan dari tahun 2020 hingga 2024, kemudian menurun pada 2025 karena data hanya dihimpun sebagian. Twitter muncul sebagai platform yang paling sering diteliti, diikuti oleh Facebook, Instagram, dan ulasan e-commerce. Metode klasik seperti Naïve Bayes dan SVM masih digunakan untuk kasus sederhana, namun penelitian terkini menunjukkan dominasi metode deep learning dan transformer-based seperti CNN, LSTM, dan BERT yang secara konsisten mencapai tingkat akurasi di atas 90%. Tantangan utama yang diidentifikasi meliputi pemrosesan multibahasa, slang, sarkasme, code-mixing, serta keterbatasan dataset berlabel. Penelitian ini menyimpulkan bahwa arah penelitian ke depan perlu difokuskan pada pengembangan NLP multibahasa, analisis sentimen berbasis domain tertentu, serta pemanfaatan pre-trained transformer models untuk meningkatkan akurasi dan pemahaman kontekstual dalam analisis sentimen media sosial.

Page 27 of 27 | Total Record : 268

 23   24   25   26   27 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 25 No. 2 (2025): JICT-IKMI, December , 2025 Vol. 25 No. 1 (2025): JICT-IKMI, July, 2025 Vol. 24 No. 2 (2024): JICT-IKMI, Desember, 2024 Vol. 24 No. 1 (2024): JICT-IKMI, Juli, 2024 Vol. 23 No. 2 (2023): JICT-IKMI, December 2023 Vol. 23 No. 1 (2023): JICT-IKMI, Juli 2023 Vol. 22 No. 2 (2022): JICT-IKMI, December 2022 (On Progress) Vol. 22 No. 2 (2022): JICT-IKMI, December 2022 Vol. 22 No. 1 (2022): JICT-IKMI, Juli 2022 Vol. 21 No. 1 (2022): JICT-IKMI, Juli 2022 Vol 21, No 1 (2022): JICT-IKMI, Juli 2022 Vol. 21 No. 2 (2021): JICT-IKMI, Desember 2021 Vol. 21 No. 1 (2021): JICT-IKMI, Juli 2021 Vol 20, No 2 (2021): JICT-IKMI, Desember 2021 Vol 20, No 1 (2021): JICT-IKMI, Juli 2021 Vol. 20 No. 2 (2020): JICT-IKMI, Desember 2020 Vol. 20 No. 1 (2020): JICT-IKMI, Juli 2020 Vol 19, No 2 (2020): JICT-IKMI, Desember 2020 Vol 19, No 1 (2020): JICT-IKMI, Juli 2020 Vol. 19 No. 1 (2019): JICT-IKMI, Juli 2019 Vol 18, No 2 (2019): JICT-IKMI, Desember 2019 Vol 18, No 1 (2019): JICT-IKMI, Juli 2019 Vol 17, No 2 (2018): JICT-IKMI, Desember 2018 Vol 17, No 1 (2018): JICT-IKMI, Juli 2018 Vol 16, No 2 (2017): JICT-IKMI, Desember 2017 Vol 16, No 1 (2017): JICT-IKMI, Juli 2017 Vol 15, No 2 (2016): JICT-IKMI, Desember 2016 Vol 15, No 1 (2016): JICT-IKMI: Juli 2016 More Issue